Pandas中如何检查行是否存在

在本文中，我们将介绍Pandas库中如何检查行是否存在。在数据分析中，有时候我们需要将一些行进行筛选或操作，但是在操作之前我们需要确保这些行是存在的。

阅读更多：Pandas 教程

检查单行是否存在

我们可以使用pandas.DataFrame.isin()方法来检查单行是否存在。该方法可以检查DataFrame中的单元格或Series中的元素是否在指定的列表中。参数可以是列表、表格或Series。

首先，我们先构建一个简单的DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

现在我们想检查第一行是否存在。我们可以使用pandas.DataFrame.isin()方法检查第一行是否在DataFrame中。

print(df.isin([1, 4]))

输出：

       A      B
0   True   True
1  False  False
2  False  False

输出的结果是一个DataFrame，用True和False表示哪些元素在指定列表中（我们这里只关注第一行，因此结果只有一行）。

如果我们希望判断第一行是否完全存在于DataFrame中，则可以使用all()方法。

print(df[:1].isin([1, 4]).all(axis=1))

输出：

0    True
dtype: bool

结果是一个Series，代表第一行是否完全存在于DataFrame中。

检查多行是否存在

我们还可以使用pandas.DataFrame.isin()方法检查多行是否存在。只需像单行一样，将待检查的行放入一个列表中即可。

print(df.isin([[1, 4], [2, 5], [7, 9]]))

输出：

       A      B
0   True   True
1   True   True
2  False  False

我们可以将整个DataFrame全部检查一遍，然后得到一个表格，其中True表示相应的行存在于DataFrame中，False表示不存在。

检查多个条件是否同时满足

有时候，在进行行的操作时，我们还需要同时满足多个条件。此时我们可以使用pandas.DataFrame.query()方法来实现。该方法可以根据字符串表达式来筛选DataFrame的行。

接下来，我们将在一个有空值的DataFrame中演示如何同时满足多个条件。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, None, 6]})
print(df)

输出：

   A    B
0  1  4.0
1  2  NaN
2  3  6.0

我们现在想同时满足列A的值大于1，且列B的值不是空值。我们可以使用如下的字符串表达式进行查询：

query = 'A > 1 and B == B'
print(df.query(query))

输出：

   A    B
2  3  6.0

在字符串表达式中，我们用and来表示多个条件且的关系，同时用==来判断是否为空值。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas检查单行、多行和多个条件是否存在。这些方法在数据分析中经常被使用，希望本文可以对大家有所帮助。